用C语言建立指数增长函数X= a(1+b)^t - 腾讯云开发者社区

y^=softmax(W(2)tanh(W(1)x+b(1))+W(3)x+b(3))(4) 然而，在所有传统的语言模型中，由于包含n长窗口的语言记忆信息规模会随着系统的运行呈指数式的增长，所以面对较大型的词窗口...图3 公式9用于表示困惑度关系；它的计算基于2的指数，指数值为公式8中显示的交叉熵错误率函数负对数。...图6：一个双向RNN模型 h⃗ t=f(W⃗ xt+V⃗ h⃗ t−1+b⃗ )(17) h←t=f(W←xt+V←h←t+1+b←)(18) y^t=g(Uht+c)=g(U[h⃗ t;...y^t=g(Uht+c)=g(U[h⃗ (L)t;h←(L)t]+c)(22) 2.4 应用：RNN翻译模型传统的翻译模型十分复杂，他们由许多的应用在语言翻译流程的不同阶段的机器学习算法组成。...图9：带有3个解码神经元的输入(ht−1,c,yt−1)的语言模型结合上述3种输入将公式24中的解码阶段的f函数变为公式27中的1个。图9展示了这个模型。

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R语言用灰色模型 GM (1,1)、神经网络预测房价数据和可视化

p=31938原文出处：拓端数据部落公众号以苏州商品房房价为研究对象，帮助客户建立了灰色预测模型 GM (1,1)、 BP神经网络房价预测模型，利用R语言分别实现了 GM (1,1)和 BP神经网络房价预测可视化...缺点是只适用于中短期的预测,只适合指数增长的预测。...#训练数据 train=mynx[1:floor(length(mynx)*0.8)]GM11x0,t,x){ #x0为输入训练数据序列列，t为预测个数,x为原始数据（训练数据...:n){ #生成x1的紧邻均值生成序列 \n','\n') #利用最小二乘法求得参数估计值a,u yc(1:t))) y[1]x1[1] for...(w in 1:(t-1)){ #将a,u的估计值代入时间响应序列函数计算x1拟合序列yGM11(train,lnx),mynx)#拟合gm=GM11(train,length(mynx)+20,mynx

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R语言用logistic逻辑回归和AFRIMA、ARIMA时间序列模型预测世界人口|附代码数据

我们利用建立logistic模型并运用R语言软件来分析并预测在2100年世界的人口数，并与预测出的数据做对比，看模型构造的好坏并进行模型改进与扩展。...若将表示为的函数，则它应是减函数。...P阶自回归函数形式写成： (Y_t-δ)=α_1 (Y_(t-1)-δ)+α_2 (Y_(t-2)-δ)+α_3 (Y_(t-3)-δ)+⋯+α_p2 (Y_(t-p)-δ)+u_t 模型中只有Y这一个变量...SP 500指数波动率时间序列和预测可视化 Python金融时间序列模型ARIMA 和GARCH 在股票市场预测应用 MATLAB用GARCH模型对股票市场收益率时间序列波动的拟合与预测R语言GARCH-DCC...S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略 R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机波动率SV模型对金融时间序列数据建模 R语言股票市场指数：ARMA-GARCH模型和对数收益率数据探索性分析

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R语言用灰色模型 GM (1,1)、神经网络预测房价数据和可视化

p=31938 以苏州商品房房价为研究对象，帮助客户建立了灰色预测模型 GM (1,1)、 BP神经网络房价预测模型，利用R语言分别实现了 GM (1,1)和 BP神经网络房价预测可视化。...缺点是只适用于中短期的预测,只适合指数增长的预测。...#训练数据 train=mynx[1:floor(length(mynx)*0.8)] GM11x0,t,x){ #x0为输入训练数据序列列，t为预测个数,x为原始数据...(i in 1:n){ #生成x1的紧邻均值生成序列 \n','\n') #利用最小二乘法求得参数估计值a,u yc(1:t))) y[1]x1[1] for(w in 1:(t-1)){ #将a,u的估计值代入时间响应序列函数计算x1拟合序列y GM11(train,lnx),mynx)#拟合 gm=GM11(train,

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怎么计算我们自己程序的时间复杂度

指数阶：指数阶的时间复杂度用O(2n) 、 O(nn) 等表示，这种程序运行效率极差，是程序员写代码一定要避开的大坑。...它们的关系如下：从上面的图我们可以看到，O(1)是最高效最稳定的，完全不受输入数据尺寸增长的影响，指数阶随着输入的增加而爆增，而对数阶则增长缓慢。...function squareSum(a, b, c) { const sa = a * a; const sb = b * b; const sc = c * c; const sum...一般来说，循环中有函数调用，时间复杂度可以用下面这个公式计算： T(n) = n * [ t(fn1()) + n * [ t(fn2()) + n * [ t(fn3()) ] ] ] 函数递归调用的时间复杂度...，帮助大家摆脱代码的单一维度，从多维度提升自己，建立自信，让你在工作中更游刃有余。

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数据结构（一）概述

一般通过计算机解决问题时，大致需要经过以下几个步骤：（1）从具体问题中抽象出数学模型；（2）根据数学模型设计算法；（3）将算法用程序语言实现。...在高级程序语言例如C语言中可以通过“数据类型”来描述这种存储结构，例如用“数组”来描述顺序存储结构，用“指针”来描述链式存储结构。...（5）数据类型（Data Type）在高级程序语言中用来描述数据的特性，根据属性不同可以分为：原子类型：例如C语言中的数据类型整型，实型，字符型，枚举类型，指针类型等。结构类型：例如数组。...2 抽象数据类型的表示与实现本章节涉及C语言基本知识，不展开讲，只提供一个大纲供读者自行梳理。...2.算法的复杂度渐近时间复杂度（Asymptotic Time Complexity）一般情况下，算法中基本操作重复执行次数是问题规模n的某个函数f(n)，算法的时间度量记作： T(n) = O(f

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python中的copula：Frank、Clayton和Gumbel copula模型估计与可视化|附代码数据

有时你对边缘分布的信息比对数据集的联合函数的信息更多，而copulas允许你建立关于依赖关系的 "假设 "情景。...#beta#画出不相关的x和y plt.plot(t, beta.pdf(t,a,b), lw=5, alpha=0.6, label='x:beta')#绘制由不相关的x和y建立的共线性图title=...,alpha=0.7)plt.show()可视化Copulas没有直接的构造函数用于高斯或t_Copulas_，可以为椭圆_Copulas_(Elliptic Copulas)建立一个更通用的函数。...、拟合标准普尔SP 500指数波动率时间序列和预测可视化Python金融时间序列模型ARIMA 和GARCH 在股票市场预测应用MATLAB用GARCH模型对股票市场收益率时间序列波动的拟合与预测R语言...模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机波动率SV模型对金融时间序列数据建模R语言股票市场指数

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用R语言作上海房价预测模型

建立非线性模型首先对y画出关于时间t的散点图，对应的R语言程序为： X=read.csv("D:\\shanghaifangjia.csv") attach(X) plot(t,y) 得到图一： ?...R语言程序为： y1=log(ym) a1=log(a) reg=lm(y1~t) summary(reg) 得到结果如下： ? ?...R语言程序为： a1= -3.281e+02 a=exp(a1) b= 1.681e-01 yy=a*exp(b*t) plot(t,ym) lines(t,yy) 得到如图： ?...首先对七个变量建立多元回归方程的R语言程序为： reg1=lm(ym~x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7) summary(reg1) 得到如下结果： ?...根据房价时间模型，房价将随着时间呈指数增长之势，因此必须出台相关政策，有效抑制房价增长。根据多元线性模型，房价与各个自变量的正负相关性就是各个变量前系数的正负。

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数据分享|Eviews用ARIMA、指数曲线趋势模型对中国进出口总额时间序列预测分析

本文帮助客户在分析了我国出口总额的数据基础上（查看文末了解数据免费获取方式），根据其数据特征建立ARIMA模型和指数曲线趋势外推模型，主要利用Eviews对模型进行检验分析，从而预测了中国出口贸易总额。...图中显示，中国进出口总额保持指数增长趋势，特别是1978年改革开放以后，呈现出较强劲的增长趋势。从中国进出口总额的变化特征来看，这是一个非平稳序列，明显呈现上升趋势。...-2.91 0.99 非平稳 D(ex-im) C(0,0) -4.839 -2.91 0.0002 平稳在Eviews对话框中输入“series x=y-y(-1)”或“series x=y-y...本文选自《数据分享|Eviews用ARIMA、指数曲线趋势模型对中国进出口总额时间序列预测分析》。...Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析 R语言中的神经网络预测时间序列：多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）数据分析报告 R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据

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R语言中基于混合数据抽样(MIDAS)回归的HAR-RV模型预测GDP增长|附代码数据

我们进行了MIDAS回归分析，来预测季度GDP增长以及每月非农就业人数的增长预测GDP增长预测公式如下其中yt是按季度季节性调整后的实际GDP的对数增长，x3t是月度总就业非农业工资的对数增长。...R> y c(2011, 2)) R> x c(2011, 7)) R> yg 函数的模型，我们以下等效形式重写它： ---- 点击标题查阅往期内容 R语言预测期货波动率的实现：ARCH与HAR-RV与GARCH，ARFIMA模型比较 01 02 03...对于指数Almon滞后指标，我们可以通过AIC或BIC选择滞后次数。我们使用了两种优化方法来提高收敛性。将测试函数应用于每个候选模型。...本文选自《R语言中基于混合数据抽样(MIDAS)回归的HAR-RV模型预测GDP增长》。

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人工智能常见知识点⑩

学习由实际问题去建立机器学习模型的过程；2. 掌握用matlab作最小二乘多项式拟合和曲线拟合的方法。 3. 通过实例学习如何用拟合方法解决实际问题，注意差值方法的区别。 4....二．实验设备：电脑、网络相应的开发软件matlab三．实验要求：问题描述 1、 Malthus人口指数增长模型从1790—1980年间美国每隔10年的人口记录如表综2.1所示：表综2.1年份1790180018101820183018401850...31.438.650.262.976.092.0106.5年份193019401950196019701980人口(×106)123.2131.7150.7179.3204.0226.5用以上数据检验马尔萨斯(Malthus)人口指数增长模型...记时刻t的人口为x(t），（即x(t）为模型的状态变量）且初始时刻的人口为x0，于是得到如下微分方程：需要先求微分方程的解，再用数据拟合模型中的参数。...];利用lsqcurvefit得到拟合函数y=(3.54e-011)*exp(0.0149*x);（2）应用matlab软件作图；（3）应用matlab软件完成函数拟合等功能；（3）体会所用的方法；

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python实现logistic增长模型、多项式模型

文章目录 1 logistic 增长模型 1.1 J型增长和S型增长 1.2 logistic增长函数 1.3 案例代码 2 拟合多项式函数 2.1 多项式拟合 —— polyfit 拟合年龄 2.2...1.1 J型增长和S型增长指数增长，J型曲线：指数增长，即增长不受抑制，呈爆炸式的。...这就是J型增长，也叫指数型的增长。一些传染病初期可能呈现指数增长。但是实际的增长过程中，增长速率并不能一直维持不变，随着人数的不断增多，增长率会逐渐受到抑制。这就是S型增长。...该公式用python写成函数形式就是： def logistic_increase_function(t,K,P0,r): # t:time t0:initial time P0:initial_value...e指数形式 def func(x, a, b,c): return a*np.sqrt(x)*(b*np.square(x)+c) #定义x、y散点坐标 x = [20,30,40,50,60,70

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人工智能常见知识点①+⑩

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R语言随机波动模型SV：马尔可夫蒙特卡罗法MCMC、正则化广义矩估计和准最大似然估计上证指数收益时间序列|附代码数据

qqline(Close.rtd) #经验累积分布ecdf图 plot(ECD,lwd = 2,main="(b) 上证指数收益率累积分布函数图...(x1,pnorm(x1,mean(Close.rtdC[1:10]),sd(Close.rtd[1:10]))) #密度图 plot(D, main="(c) 上证指数核密度曲线图 ",xlab=...sqrt ( 2/pi ) * exp( 3*mu/2 + 9*sig2h/8 ) , gmm(g = sv.moments , x =rets , t0=c(mu=-10, phi=0.9,sigmaeta...Matlab用BUGS马尔可夫区制转换Markov switching随机波动率模型、序列蒙特卡罗SMC、M H采样分析时间序列 R语言BUGS序列蒙特卡罗SMC、马尔可夫转换随机波动率SV模型、粒子滤波...Volatility）模型 MATLAB中的马尔可夫区制转移(Markov regime switching)模型 Matlab马尔可夫区制转换动态回归模型估计GDP增长率 R语言马尔可夫区制转移模型

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一阶差分序列garch建模_时间序列分析

所谓确定性过程，就是指事物的发展有必然的变化规律，用数学语言来说，就是事物变化的过程可以用一个（或几个）时间t的确定的函数来描述。具有可重复性。 ...用数学语言来说，就是事物变化的过程不能用一个（或几个）时间t的确定的函数来描述。不可重复性。...如果p=1，那么有AR(1)：yt=c+γ1y(t-1)+εt，因为εt是高斯白噪声，所以yt的期望E(yt)=c+γ1y(t-1)，即yt的值将以c+γ1y(t-1)为中心取值，其扰动（方差）就是{εt...2.0 对数变换对某些时间序列需要取对数处理，一是可以将一些指数增长的时间序列变成线性增长，二是可以稳定序列的波动性。对数变换在经济金融类时间序列中常用。 ...在有些应用中，需要将季节性波动这种特征消除（如GDP增长率和失业率），这种操作叫季节性调整，例如X12 季调方法、STL分解法等。

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R语言中的模拟过程和离散化：泊松过程和维纳过程

W)T=cumsum(W[1:N])X=-rexp(N) 问题是对于维纳过程，我们必须离散化，而对于复合泊松过程，我们不能离散化。...第一种方法是建立trunc函数 W[trunc(n*t)+1]+sum(X[Tt])+lambda*t 然后可视化 L=Vectorize(Ltplot(u,L(u),type="l 另一种可能性是使用我在引言中提到的泊松过程的均匀性...我们从一个（单个）跳跃开始，即我们找到一个统一的分布函数。然后，我们进行2跳，3跳等迭代。...有一个主意是采用离散均匀分布， T=c(0,sort(sample((1:(n-1)/n),size=N,replace=FALSE))) 以避免同时发生两次跳跃。为此，我们可以做一些测试。...用R语言模拟混合制排队随机服务排队系统 6.GARCH（1,1），MA以及历史模拟法的VaR比较 7.R语言做复杂金融产品的几何布朗运动的模拟 8.R语言进行数值模拟：模拟泊松回归模型 9.R语言对巨灾风险下的再保险合同定价研究案例

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C-statistic的显著性检验

区分度评价：C-statistic的计算净重新分类指数NRI计算综合判别改善指数IDI的计算二分类资料校准曲线的绘制生存资料校准曲线的绘制 tidymodels不能画校准曲线？...；第2行是2个C指数相减的差值；第3行是2个C指数方差相减的差值；第4、5行是方差；第6行是协方差；第7、8行是z值和p值。...两个cox模型的比较下面再多说一点两个cox模型的比较，也是很简单的，方差分析即可，使用anova()函数。我们用lung数据集进行演示。...= lung,x = T, y = T) 直接使用anova()即可： anova(cox_fit1,cox_fit2) ## Analysis of Deviance Table ## Cox...= lung,x = T, y = T) lrtest(cox_fit1,cox_fit2) ## ## Model 1: Surv(time, status) ~ age + sex + ph.ecog

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MATLAB的图像显示方法

内容在 MATLAB 中, 序列是用矩阵向量表示, 但它没有包含采样信息, 即序列位置信息, 为此, 要表示一个序列需要建立两个向量; 一是时间序列 n , 或称位置序列, 另一个为取值序列 x...数字信号处理中常用的信号有指数信号、正弦信号、余弦信号、方波信号、锯齿波信号等, 在 MATLAB 语言中分别由 exp, sin, cos, square, sawtooth 等函数来实现。...1.用 MATLAB 编制程序, 分别产生长度为 (由输入确定) 的序列: (1)单位冲击响应序列可用 MATLAB 中 zeros 函数来实现; t=-20:1:20; X=zeros(size...(t)) ; X(21)=1; plot(t,x); (2)单位阶跃序列 U(n) 可用 MATLAB 中 ones 函数来实现; t=-20:1:20; X=zeros (size (t)) ; x...^n; plot (n,x); (5)复指数序列用 exp 函数实现 K_{0} e^{(a+j b) n} , 并给出该复指数序列的实部、虚部、幅值和相位的图形。

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循环神经网络入门基础

循环神经网络序列数据序列数据是常见的数据类型，前后数据通常具有关联性例如 “Cats average 15 hours of sleep a day” 语言模型语言模型是自然语言处理 (NLP...**语料库（Corpus）**中的词频，得到以上概率，最终得到P(我, 在, 听, 课) 缺点：时间步t的词需要考虑t -1步的词，其计算量随t呈指数增长。...**隐藏状态（Hidden State）**用于记录历史信息，有效处理数据的前后关联性，**激活函数采用Tanh，将输出值域限制在（-1，1），防止数值呈指数级变化。...\end{aligned} 因此会存在一个问题：梯度随时间t呈指数变化，易引发梯度消失或梯度爆炸。...：可理解为特殊隐藏状态，储存历史时刻信息 \tilde{\boldsymbol{C}}_{\mathrm{t}}=\tanh \left(\boldsymbol{X}_{\mathrm{t}} \boldsymbol

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数据结构与算法Python_数据结构与算法python语言实现

= O ( f ( n ) ) T(n)=O(f(n)) T(n)=O(f(n)) 随问题规模 n n n 的增大， T ( n ) T(n) T(n) 函数的某一部分会比其余部分增长得更快，算法间进行比较时这一起部分起决定性作用...， T ( n ) T(n) T(n) 增长最快的部分也称为数量级函数。...n ) O(c^n) O(cn) 指数复杂度，其中 c c c 为常数 2 n + 5 n 2 2^n+5n^2 2n+5n2, 4 n + 10 n l o g n 4^n+10nlogn 4n+...最终，intersect 函数的复杂度就是 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)。 2.2.6 指数复杂度指数复杂度算法的解决时间随输入规模的指数增长。...建立测试的语句是初始化代码或构建环境导入语句，是执行代码的准备工作，示例中的 from __main__ import x 将 x 从 __main__ 命名空间导入到 timeit 设置计时的命名空间

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斯坦福cs224d 语言模型，RNN，LSTM与GRU

R语言用灰色模型 GM (1,1)、神经网络预测房价数据和可视化

R语言用logistic逻辑回归和AFRIMA、ARIMA时间序列模型预测世界人口|附代码数据

R语言用灰色模型 GM (1,1)、神经网络预测房价数据和可视化

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一阶差分序列garch建模_时间序列分析

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循环神经网络入门基础

数据结构与算法Python_数据结构与算法python语言实现

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